25/04/2024
23/04/2024
El Centro para la Investigación y Formación en Inteligencia Artificial (CinfonIA) de la Universidad de los Andes, demostró su excelencia en el ICCV 2023, el destacado evento internacional de visión por computadora. Ingenieros biomédicos participaron y fueron galardonados, destacándose en proyectos que prometen cambiar el panorama de la inteligencia artificial aplicada a la medicina y la conducción autónoma.
El ICCV 2023, evento de referencia mundial en visión por computadora, fue testigo del brillante desempeño de la delegación de Uniandes, representada por investigadores del Centro para la Investigación y Formación en Inteligencia Artificial (CinfonIA). Bajo la dirección del profesor Pablo Arbeláez, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Biomédica, esta destacada delegación se posicionó a la cabeza de la innovación.
Los ingenieros biomédicos Cristina González, María Camila Escobar, Laura Daza, Gabriel Pérez, Nicolas Ayobi, Gabriel Mejía y Angela Castillo participaron activamente en el congreso, contribuyendo a la atmósfera de intercambio y aprendizaje que caracteriza al ICCV.
Uno de los logros en esta conferencia fue "Best Paper Award" otorgado a Gabriel Mejía por su proyecto "SEPAL: Spatial Gene Expression Prediction from Local Graphs". Esta investigación se centra en el desarrollo de un método de inteligencia artificial que, a partir de imágenes de histopatología, predice cómo se expresan espacialmente 256 genes en un tejido. El modelo SEPAL se distingue por su análisis local, utilizando redes neuronales de grafos para incorporar información del contexto cercano, lo que le permite aprovechar datos limitados y considerar relaciones espaciales en sus predicciones.
En el workshop "Computer Vision for Automated Medical Diagnosis," este proyecto sobresalió, consolidando la posición de Uniandes como líder en la aplicación de inteligencia artificial a la medicina.
Nicolas Ayobi, otro ingeniero biomédico de Uniandes, fue distinguido con el "Best Student Paper Award" en el workshop "ROAD++: The Second Workshop & Challenge on Event Detection for Situation Awareness in Autonomous Driving". Su proyecto, "STRIDE: StreetView-based Environmental Feature Detection and Pedestrian Collision Prediction," destaca en el ámbito de la conciencia situacional en la conducción autónoma.
El trabajo de Ayobi introduce un nuevo estándar para estudiar el impacto y la relación de los elementos del entorno construido en la predicción de colisiones peatonales. Su enfoque innovador incorpora una tarea de detección de elementos del entorno construido en imágenes panorámicas a gran escala y una tarea de predicción de la frecuencia de colisiones peatonales basada en la detección. Los resultados revelan correlaciones significativas entre la detección de elementos del entorno construido y la predicción de la frecuencia de colisiones peatonales.
Esta participación y los premios obtenidos por la delegación de Uniandes en el ICCV 2023 reflejan su compromiso continuo con la investigación en áreas críticas como la inteligencia artificial y la conducción autónoma en Latinoamérica.
